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Enregistrement W3044966988 · doi:10.5194/wcd-1-481-2020

On the intermittency of orographic gravity wave hotspots and its importance for middle atmosphere dynamics

2020· article· en· W3044966988 sur OpenAlexaboutno aff
Aleš Kuchař, Petr Šácha, Roland Eichinger, Christoph Jacobi, Petr Pišoft, Harald E. Rieder

Notice bibliographique

RevueWeather and Climate Dynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXunta de GaliciaDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversität für Bodenkultur WienUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésOrographic liftStratosphereHotspot (geology)Gravity waveAtmospheric sciencesClimatologyEnvironmental scienceNorthern HemisphereSouthern HemispherePhysicsAtmosphere (unit)Atmospheric modelDragGeologyGravitational waveMeteorologyGeophysicsMechanicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. When orographic gravity waves (OGWs) break, they dissipate their momentum and energy and thereby influence the thermal and dynamical structure of the atmosphere. This OGW forcing mainly takes place in the middle atmosphere. It is zonally asymmetric and strongly intermittent. So-called “OGW hotspot regions” have been shown to exert a large impact on the total wave forcing, in particular in the lower stratosphere (LS). Motivated by this we investigate the asymmetrical distribution of the three-dimensional OGW drag (OGWD) for selected hotspot regions in the specified dynamics simulation of the chemistry-climate model CMAM (Canadian Middle Atmosphere Model) for the period 1979–2010. As an evaluation, we first compare zonal mean OGW fluxes and GW drag (GWD) of the model simulation with observations and reanalyses in the Northern Hemisphere. We find an overestimation of GW momentum fluxes and GWD in the model's LS, presumably attributable to the GW parameterizations which are tuned to correctly represent the dynamics of the Southern Hemisphere. In the following, we define three hotspot regions which are of particular interest for OGW studies, namely the Himalayas, the Rocky Mountains and East Asia. The GW drags in these hotspot regions emerge as strongly intermittent, a result that can also quantitatively be corroborated with observational studies. Moreover, a peak-detection algorithm is applied to capture the intermittent and zonally asymmetric character of OGWs breaking in the LS and to assess composites for the three hotspot regions. This shows that LS peak OGW events can have opposing effects on the upper stratosphere and mesosphere depending on the hotspot region. Our analysis constitutes a new method for studying the intermittency of OGWs, thereby facilitating a new possibility to assess the effect of particular OGW hotspot regions on middle atmospheric dynamics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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